(深度學習)卷積神經網路Convolution Neural Network | 政府出版品書目資料查詢網

2020年1月31日 — 降低權重數量. 在CNN以前，我們只有全連接層之類的變種。以下面這個典型的 ... 在CNN中，我們不會只有一種濾鏡filter/kernel去對CNN中的輸入去進行卷積 ...

2019年12月8日 — filter卷積核是3*3大小，數量是1（長，寬，輸入通道數，輸出通道數（卷積核個數））[height, width, channel, out_size] //out_size自己指定; strides ...

由滤波器filters和激活函数构成。 一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长，以及padding是“valid”还是“same”。当然，还 ...

卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN) — CNN運算流程. CNN運作時的 ... 這代表卷積層filter數設定為32，filter的kernel size是3，步伐stride是2，pad是1 ...

2019年7月12日 — filter数量2^n. 多尺度的图片输入(或者网络内部利用多尺度下的结果)有很好的提升效果. 第一层的filter, 数量不要太少. 否则根本学不出来(底层特征很 ...

2020年9月29日 — 卷積核(filter, kernel) ... 卷積核裡面的數字就是卷積層的權重，是經由神經網路訓練學習而來的。而卷積核的大小(kernel size) 及數量(輸出channel) 是可以 ...

2019年7月22日 — kernel 我們也稱為filter ， 我認為filter 這樣的概念可以讓人更體會卷 ... 所以，當我們卷積層的Kernel 數量越多，輸出的圖像就會越厚( 專業的講法是 ...

2018年3月27日 — * 此圖例的主要是要視覺化說明卷積在設定不同filter數量時，kernel map和輸入輸出的feature map變化，所以我是假設輸入和輸出feature map是一樣大 ...

2018年6月29日 — * 此圖例的主要是要視覺化說明卷積在設定不同filter數量時，kernel map和輸入輸出的feature map變化，所以我是假設輸入和輸出feature map是一樣大，實質上 ...

2018年6月28日 — 這代表卷積層filter數設定為32，filter的kernel size是3，步伐stride是2，pad是1。pad=1，表示圖外圈額外加1圈0，假設pad=2，圖外圈額外加2圈0，以此 ...